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题名基于一维卷积神经网络的蛋白质-ATP绑定位点预测
被引量：4
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作者
张寓
於东军
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机构
南京理工大学计算机科学与工程学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2019年第11期3146-3150,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61772273,61373062)~~
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文摘
为了提高预测腺嘌呤核苷三磷酸(ATP)绑定位点的准确率,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的方法。首先,以蛋白质的序列信息为基础,融合位置特异性得分矩阵信息、二级结构信息和水溶性信息,使用随机下采样的方法消除数据不平衡的影响,再对缺失的特征进行再编码补齐,得到训练特征。训练一个1D-CNN来预测蛋白质-ATP绑定位点,优化网络结构,并且进行实验来对比所提方法和其他机器学习方法的优劣。实验结果展示了所提方法的有效性,并且该方法与传统支持向量机(SVM)相比在AUC指标上有部分的提升。
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关键词
蛋白质-ATP
卷积神经网络
数据不平衡问题
分类
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Keywords
protein-ATP(Adenosine TriPhosphate)
Convolutional Neural Network(CNN)
data imbalance problem
classification
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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